1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 172 — телекомунікації та радіотехніка, Електронні комунікації та радіотехніка
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51428
Název: Метод підвищення рівня візуального сприйняття пошкоджених зображень на основі стохастичного резонансу
Další názvy: Method for improving the visual perception of damaged images based on stochastic resonance
Autoři: Керніцький, Олексій Русланович
Kernitsky, Oleksiy
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Керніцький О.Р. Метод підвищення рівня візуального сприйняття пошкоджених зображень на основі стохастичного резонансу: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „172 — електронні комунікації та радіотехніка“ / О.Р. Керніцький . — Тернопіль: ТНТУ, 2025. — 87 с.
Datum vydání: pro-2025
Submitted date: pro-2025
Date of entry: 27-led-2026
Nakladatel: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна
Supervisor: Яворський, Богдан Іванович
Yavorsky, Bohdan
Committee members: Дедів, Леонід Євгенович
Dediv, Leonid
UDC: 621.397
Klíčová slova: 172
телекомунікації та радіотехніка
зображення
метод опрацювання
стохастичний резонанс
візуальне сприйняття
image
processing method
stochastic resonance
visual perception
Abstrakt: В роботі запропоновано метод підвищення рівня візуального сприйняття пошкоджених зображень на основі стохастичного резонансу. Проаналізовано способи підвищення візуальної якості зображень, зокрема методи, що проводять зміну яскравості та контрасту, зменшення шуму, підсилення деталей і контурів, корекцію кольору та тону, геометричні перетворення і зміну роздільної здатності, видалення розмиття, локальні та морфологічні методи, методи на основі штучного інтелекту. Як альтернативний метод покращення пошкоджених зображень розглянуто новий метод, що грунтується на явищі стохастичного резонансу. Розроблено текст програми опрцювання пошкоджених зображень в середовищі Matlab. За результатами експериментальних досліджень показано, що значно підвищилось візуальне сприйняття зображень за результатами опрацювання їх методом на основі стохастичного резонансу.
The paper proposes a method for improving the visual perception of damaged images based on stochastic resonance. Methods for improving the visual quality of images are analyzed, in particular, methods that change brightness and contrast, reduce noise, enhance details and contours, correct color and tone, geometric transformations and change resolution, remove blur, local and morphological methods, methods based on artificial intelligence. As an alternative method for improving damaged images, a new method based on the phenomenon of stochastic resonance is considered. The text of a program for processing damaged images in the Matlab environment is developed. The results of experimental studies show that the visual perception of images has significantly increased as a result of their processing by the method based on stochastic resonance.
Content: ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1 Загальні поняття 10 1.2 Суб’єктивні та об’єктивні оцінки якості зображень 10 1.3 Об’єктивні методи 13 1.4 Людська зорова система та перцептивні фактори 17 1.5 Практичне застосування метрик якості 17 1.6 Способи підвищення візуальної якості зображень 17 1.7 Стохастичний резонанс в обробці зображень 21 1.8 Переваги й обмеження стохастичного резонансу в обробці зображень 24 1.9 Порівняння методів покращення візуальної якості зображень 25 1.10 Висновки до розділу 1 28 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 30 2.1 Загальні відомості 30 2.2 Застосування динамічного стохастичного резонансу для покращення низькоконтрастних зображень 33 2.3 Суть динамічного стохастичного резонансу 35 2.4 Вибір параметрів динамічного стохастичного резонансу для покращення зображень 39 2.5 Типовий алгоритм підвищення контрастності зображень на основі динамічного стохастичного резонансу 41 2.6 Результати практичного застосування типового алгоритму 48 2.7 Висновки до розділу 2 50 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 51 3.1 Формулювання вимог до проєктованого методу 3.2 Структура та призначення основних етапів роботи пропонованого методу 3.3 Результати експериментальних досліджень 3.4 Висновки до розділу 3 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 4.1. Охорона праці 4.3. Висновки до розділу ВИСНОВКИ ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ ДОДАТКИ 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51428
Copyright owner: © Керніцький Олексій Русланович, 2025
References (Ukraine): 1. Burger, W.; Burge, M. J. Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction. 3rd ed. Cham: Springer, 2022. XXV, 945 p. DOI: 10.1007/978-3-031 05744-1.
2. Umbaugh, S. E. Digital Image Processing and Analysis: Computer Vision and Image Analysis. Boca Raton: CRC Press, 2023. 4th ed. 440 p. DOI: 10.1201/9781003221135.
3. Barbu, T. Digital Image Processing, Analysis and Computer Vision Using Nonlinear Partial Differential Equations. Cham: Springer, 2025. VIII, 157 p. DOI: 10.1007/978-3-031-89576-0.
4. Esakkirajan, S.; Veerakumar, T.; Subudhi, B. N. Digital Image Processing: Illustration using Python. Singapore: Springer, 2025. XXIV, 870 p. DOI: 10.1007/978-981-96-6382-8.
5. Trigka, M.; Dritsas, E. A Comprehensive Survey of Deep Learning Approaches in Image Processing // Sensors. 2025. Vol. 25(2). Art. 531. DOI: 10.3390/s25020531. MDPI
6. Su, J.; Xu, B.; Yin, H. A Survey of Deep Learning Approaches to Image Restoration // Neurocomputing. 2022. Vol. 487. P. 46–65. DOI: 10.1016/j.neucom.2022.02.046.
7. Dastres, R.; Soori, M. Advanced Image Processing Systems. Int. J. Imaging Robot. 2021, 21, 27–44.
8. Xu, B.; Jiang, Z.-P.; Wu, X.; Repperger, D.W. Theoretical analysis of image processing using parameter-tuning stochastic resonance technique. In Proceedings of the 2007 American Control Conference, New York, NY, USA, 9–13 July 2007.
9. Zhang, X.; Zhang, H.; Guo, J.; Zhu, L.; Lv, S. Research on mud pulse signal detection based on adaptive stochastic resonance. J. Pet. Sci. Eng. 2017, 157, 643 650.
10. R. Benzi, A. Sutera, and A. Vulpiani, “The mechanism of stochastic resonance,” Journal of Physics A: Mathematical and General, vol. 14, no. 11, pp. L453–L457, 1981.
11. Y. Leng, E. Zhao, P. Shi, and Y. Zhang, “Image processing of two dimensional stochastic resonance parameter adjustment,” Journal of Tianjin University, vol. 10, pp. 907–913, 2011.
12. Gammaitoni, L., Hanggi, P., Jung, P. & Marchesoni, F. Stochastic resonance. Rev. Mod. Phys. 70, 223–287 (1998).
13. Wang, Z., Sheikh, H.R., Bovik, A.C.: „No-reference perceptual quality assessment of jpeg compressed images‟. Proc IEEE Int. Conf. on Image Processing, New York, USA, 2002, vol. 1, pp. 477–480.
14. Y. Yang, Z. Jiang, B. Xu, and D. W. Repperger, “an investigation of two dimensional parameter-induced stochastic resonance and applications in nonlinear image processing,” Journal of Physics A: Mathematical and theoretical, vol. 42, no. 14, Article ID 145207, 2009.
15. Z. Wang, Z. Qiao, L. Zhou, and L. Zhang, “Array-enhanced logical stochastic resonance subject to colored noise,” Chinese Journal of Physics, vol. 55, no. 2, pp. 252–259, 2017.
16. Y. Yao and J. Ma, “Weak periodic signal detection by sine-Wiener-noise induced resonance in the tzhugh-nagumoneuron,” Cognitive Neurodynamics, vol. 12, no. 3, pp. 343–349, 2018.
17. X. Shi and Z. Wang, “stability analysis of fraction-order hoppeld neuron network and noise-induced coherence resonance,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, Article ID 3520972, 58 pages, 2020.
18. Dozorskyi V., Dediv I., Sverstiuk S., Nykytyuk V., Karnaukhov A. The Method of Commands Identification to Voice Control of the Electric Wheelchair. Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2023). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 14-16, 2023. P.233-240. ISSN 1613-0073.
19. Khvostivska L., Khvostivskyi M., Dediv I., Yatskiv V., Palaniza Y. Method, Algorithm and Computer Tool for Synphase Detection of Radio Signals in Telecommunication Networks with Noises. Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2023). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 14-16, 2023. P.173-180. ISSN 1613-0073.
20. Khvostivska L., Khvostivskyi M., Dunets V., Dediv I. Mathematical, algorithmic and software support of synphase detection of radio signals in electronic communication networks with noises. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol 111, no 3, 2023. pp. 48–57.
21. Основи технології радіоелектронних апаратів : навчальний посібник / Р. А. Ткачук, В. Г. Дозорський, Л. Є. Дедів, І. Ю. Дедів. - Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017. - 336 с.
22. Dozorskyi V., Dediv L., Kovalyk S., Dozorska O., Dediv I. (2024) Design of the endoskeleton of a biocontrolled hand prosthesis. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 115, no 3, pp. 100-111.
23. Дедів І. Ю. Метод автентифікації користувачів за параметрами голосових сигналів / І. Ю. Дедів, М. М. Кузик // Збірник тез доповідей Ⅵ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 16-17 листопада 2017 року. Т.: ТНТУ, 2017. Том 2. С. 47.
24. Методичні рекомендації до виконання, оформлення та захисту кваліфікаційних робіт для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти за спеціальністю 172 «Електронні комунікації та радіотехніка» галузі знань 17 «Електроніка, автоматизація та електронні комунікації»/уклад.: Дунець В.Л., Хвостівська Л.В., Дедів І.Ю. Тернопіль: ТНТУ, 2024. 56 с.
25. Математичне та комп’ютерне моделювання електрокардіосиґналів у системах голтерівського моніторинґу / Л.Є. Дедів, А.С. Сверстюк, І.Ю. Дедів, М.О. Хвостівський, В.Г. Дозорський, Є.Б. Яворська. – Львів: Видавництво «Магнолія - 2006», 2021. – 120 с. ISBN 978-617-574-218-1.
26. Математичне моделювання, методи та програмне забезпечення опрацювання дихальних шумів у комп'ютерних аускультативних діагностичних системах / І.Ю. Дедів, А.С. Сверстюк, Л.Є. Дедів, В.Г. Дозорський, М.О. Хвостівський. – Львів: Видавництво «Магнолія - 2006», 2021. – 126 с. ISBN 978-617-574-219-8.
27. Методичні рекомендації з оформлення кваліфікаційних робіт бакалавра за спеціальністю 172 «Телекомунікації та радіотехніка» уклад.: Дунець В.Л., Хвостівський М.О. Дедів І.Ю. Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2021 р. – 72с.
28. Дозорський В.Г., Дозорська О.Ф., Дедів Л.Є., Дедів І.Ю., Паньків І.М., Яворська Є.Б. Структура системи відбору біосигналів для задачі відновлення комунікативної функції людини. Вісник Хмельницького національного університету: технічні науки. – Хмельницький: редакція журналу "Вісник Хмельницького національного університету". – 2019. - №2(271) – с. 183-186.
29. Dozorska O., Yavorska E., Dozorskyi V., Pankiv I., Dediv L. Dediv I. The Method of Indirect Restoration of Human Communicative Function. Proc. of the 15th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM), CADSM'2019, (pp. 19–22). Polyana-Svalyava (Zakarpattya), UKRAINE 978-1-7281-0053-1/19.
30. Дозорська О.Ф., Яворська Є.Б., Дозорський В.Г., Дедів Л.Є., Дедів І.Ю. Метод виявлення ознак основного тону в структурі електроміографічних сигналів для задачі компенсації порушеної комунікативної функції людини», Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (81), с. 56 64. doi: 10.20535/RADAP.2020.81.56-64.
31. Khvostivska L., Khvostivskyy M., Dunetc V., Dediv I.. Mathematical and Algorithmic Support of Detection Useful Radiosignals in Telecommunication Networks. 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems, ITTAP 2022. CEUR Workshop Proceedings. Ternopil 22- 24 November 2022. Vol 3309, P. 314-318. ISSN 1613-0073.
32. Гевко О.В., Дозорський В.Г., Дедів Л.Є., Дедів І.Ю., Дозорська О.Ф. Структурний синтез вібромасажної апаратури. Перспективні технології та прилади, № 20, Луцьк, 2022. – с. 23-31.
33. Dozorskyi V., Dediv I., Sverstiuk S., Nykytyuk V., Karnaukhov A. The Method of Commands Identification to Voice Control of the Electric Wheelchair. Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2023). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 14-16, 2023. P.233-240. ISSN 1613-0073.
34. Khvostivska L., Khvostivskyi M., Dediv I., Yatskiv V., Palaniza Y. Method, Algorithm and Computer Tool for Synphase Detection of Radio Signals in Telecommunication Networks with Noises. Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0 (CITI 2023). CEUR Workshop Proceedings. Ternopil, Ukraine, June 14-16, 2023. P.173-180. ISSN 1613-0073.
35. Khvostivska L., Khvostivskyi M., Dunets V., Dediv I. Mathematical, algorithmic and software support of synphase detection of radio signals in electronic communication networks with noises. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol 111, no 3, 2023. pp. 48–57.
36. Основи технології радіоелектронних апаратів : навчальний посібник / Р. А. Ткачук, В. Г. Дозорський, Л. Є. Дедів, І. Ю. Дедів. - Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017. - 336 с.
37. Dozorskyi V., Dediv L., Kovalyk S., Dozorska O., Dediv I. (2024) Design of the endoskeleton of a biocontrolled hand prosthesis. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 115, no 3, pp. 100-111.
38. Техноекологія та цивільна безпека. Частина «Цивільна безпека». Навчальний посібник / В.С. Стручок, – Тернопіль: ТНТУ ім. І.Пулюя, 2022. – 150 с.
39. Стручок В.С. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної бо та заочної (дистанційної) форм навчання / В.С.Стручок. — Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. — 156 с.
40. Паляниця Ю., Дунець В., Дедів І., Хвостівська Л., Сверстюк А. Розвиток концепції Smart Systems та Mobility as a Service: тенденції останнього десятиліття. Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні наук. Том 349. № 2. 2025. С. 549-560. Галузь науки: технічні (17.03.2020).
41. Хвостівський М.О., Хвостівська Л.В., Дедів І.Ю., Дедів Л.Є. Інтелектуальна система прогнозування трафіку комп’ютерних мереж на основі синфазної обробки даних. Вісник Херсонського національного технічного університету: технічні науки. – Херсон: редакція журналу " Вісник Херсонського національного технічного університету ". – 2025. - №3(94) Т.2 – с. 497-503.
Content type: Master Thesis
Vyskytuje se v kolekcích:172 — телекомунікації та радіотехніка, Електронні комунікації та радіотехніка

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Керніцький_О_Р_РАм-61.pdf2,85 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit celý záznam Zobrazit statistiky


Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

Nástroje administrátora